【爆点1】从 TiDB 5.0 版本开始，TiFlash 引入了 MPP 并行计算技术，对于大批量数据上的聚合与关联查询性能产生了革命性的提升。 
【爆点2】在 TiDB 6.1 版本中，BATCH DML 功能横空出世，它能够自动将大事务拆分成多个批次进行处理，在单表上执行大批量的更新、删除及写入操作时，不仅效率大幅度跃升，还有效避免了大事务可能引发的问题。
【爆点3】TiDB 进入到 7.1 LTS 版本后，正式推出了 TiFlash 查询结果物化功能，这项功能让 insert/replace into ... select ... 操作中的复杂 select 能够利用 TiFlash 的 MPP 并行处理优势，从而极大提高了此类操作的处理速度。
【爆点4】最近发布的 TiDB 7.5 LTS 版本，带来了 GA 状态的 IMPORT INTO 功能，该功能将 tidb-lightning 的物理导入能力无缝集成至 TiDB 计算节点，仅需一条 SQL 语句即可完成海量数据的高效导入，简化了超大规模数据写入时的复杂环节。
针对 TiDB 上先前的批处理方案：
- INSERT INTO ... SELECT 方式在小批量数据处理时表现出高效能，但当面临大量数据写入时会产生大事务，内存消耗较高，而通过引入的 BATCH DML 可以解决此问题。
- 对于 INSERT INTO/INSERT INTO ... ON DUPLICATE .../REPLACE INTO 等 SQL 操作，采用批量接口执行可减少应用与数据库之间的交互次数，大幅提升批量写入性能，但在编码不合理或表结构设计不佳时可能会遭遇热点问题导致性能下滑。
- 利用 ETL 和调度平台（如 datax、spark、kettle）实现数据读取和写入的大批量处理，尽管主流平台在合理设计下具有高处理效能，但仍存在多线程并行写入时产生热点问题的风险。- 使用 LOAD DATA 对 csv 文件进行批量数据写入，经过文件拆分和多线程并行处理后性能极高，但一次性加载大文件会导致大事务，且多线程处理同样可能遇到热点问题，影响性能表现。
为了探索 TiDB 不同批处理方案以及最新推出的 IMPORT INTO 功能下的最优选择，我们开展了一次详尽测试，关注方案效率、资源消耗以及使用的便捷性。
测试环境方面，采用了高性能配置的 TiDB、PD、TiKV、TiFlash 组件集群，以及 NFS 服务、Minio 对象存储等辅助设施。测试场景聚焦于如何快速将大批量查询结果写入目标表，既考验查询性能，也考察批量写入效能。
经过一系列严格测试，我们发现：
- JAVA 程序结合 StreamingResult 流式读取和多并发写入方式展现出卓越性能。特别强调的是，不推荐使用 limit 分页拆批的方式，因其执行效率极低且资源消耗巨大。
- LOAD DATA 方式若要获得高效性能，建议对单个文件进行适当拆分，并保持 csv 文件顺序与目标表主键顺序一致，再通过多线程并行写入，性能表现优秀；反之，若直接导入单一大文件，则性能和资源消耗均不理想。
- 利用 ETL+调度平台进行批处理时，SQL 类型作业以其简单高效的特性脱颖而出，尤其是搭配 SELECT ... INTO OUTFILE 导出查询结果和新引入的 IMPORT INTO 导入 CSV 功能，极大地提升了批处理效率和易用性。
TiDB 7.5.0 引入的 IMPORT INTO 功能，联合 SELECT ... INTO OUTFILE 以及 NFS/对象存储机制，为 TiDB 批处理方案开辟了更为简洁高效的新路径。未来，TiDB 8.x 版本将进一步优化 IMPORT INTO 功能，直接整合 IMPORT INTO ... SELECT ... 功能，有望将批处理操作极致简化，性能再次飞跃。
总结与展望：TiDB 在批处理能力方面的不断升级，特别是通过导入 7.5.0 版本的 IMPORT INTO 功能，已经为用户提供了更简易、高效的解决方案，使得批处理应用场景下的JAVA应用程序开发和ETL调度更加轻松自如。未来，随着更多创新功能的加入，TiDB 将进一步巩固其在大规模数据处理领域的领先地位，让我们拭目以待。
